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World File Search System医疗系
智能医疗系统的安全分析
摘要：医疗保健行业通过整合医学互联网（IOMT）来通过从不同设备的传输介质（大约对医疗保健人员设备到医疗保健员工设备）启用数据来实现数据进行改革，以通过基于云的服务器进行适当诊断的患者进行进一步分析，从而产生高效和准确的结果。但是，IOMT技术在安全风险和脆弱性方面伴随着一系列缺点，例如违反和暴露患者的敏感和机密数据。此外，网络流量数据容易受到由无线通信和数据更改引起的拦截攻击，这可能会导致不良结果。倡导方案提供了对IOMT网络强大的入侵检测系统（ID）的洞察力。它利用一个蜜罐将攻击者从关键系统中移开，从而减少了攻击表面。此外，IDS还采用了结合逻辑回归和k-neart邻居算法的集合方法。这种方法可以利用两种算法的优势，以提高攻击检测准确性和鲁棒性。这项工作分析了使用的两个与IOMT相关的数据集的影响，性能，准确性和精确结果，其中包含多种攻击类型，例如中间人（MITM），数据注入和分布式拒绝服务（DDOS）。产生的结果表明，所提出的合奏方法有效地检测入侵尝试并将其分类为攻击或正常网络流量，第一个数据集的高精度为92.5％，第二个数据集的精度为99.54％，第二个数据集的精确度为96.74％，对于第二个数据集和99.228％的数据集和99.228％。
西奈山医疗系统在人工智能方面的进步
通过数据驱动的数字技术改善性少数群体的健康：性少数群体（SGM），例如有色人种的同性恋、双性恋和变性人，比白人 SGM 人群和非 SGM 有色人种更容易出现不理想的健康行为，例如睡眠质量差和身体活动不足。越来越多的证据表明，慢性少数群体压力源（即归因于个人的一个或多个少数群体身份的独特压力源）与 SGM 成年人的心理和身体健康状况恶化有关，包括心血管疾病、高血压和情绪障碍。然而，在生态有效条件下，没有一项研究检查过日常交叉少数群体压力源与有色人种 SGM 人群中任何这些健康结果之间的关联。这个由
利用人工智能开发癌症综合医疗系统
利用人工智能的综合癌症医疗系统的开发1.研究对象：研究对象为2011年5月13日至2029年12月31日期间在我院接受癌症治疗或手术的患者的生物样本（例如从病变部位采集的基因组信息）。 The research title is: "Development of artificial intelligence to accelerate new drug discovery" (Principal Investigator: Natsume Yayoi, National Institute of Biomedical Innovation), the research title is: "Understanding the pathology of malignant tumors through genomic and epigenomic analysis" (Principal Investigator: Kosaka Shinji, Division of Cellular Informatics, National Cancer Center Research Institute), the research title is: "Research aimed at identifying genetic factors contributing to personalized prevention of cancer in the AYA (Adolescence and Young Adult) generation" (Principal Investigator: Kawano Takashi, Division of Genome Biology, National Cancer Center Research Institute), the research title is: "Research aimed at identifying genetic factors contributing to personalized prevention of lung cancer" (Principal Investigator: Kawano Takashi, Division of Genome Biology, National Cancer Center Research Institute), the research title is: "Research aimed at identifying genetic factors contributing to personalized prevention of breast cancer, ovarian cancer, and uterine cancer" (Principal Investigator: Kawano Takashi, Division of Genome Biology, National Cancer Center Research Institute), the research title is: "Elucidation of immune response network mechanisms in hosts and tumors based on genome analysis" (Principal Investigator: Shiraishi Shinji, Division of Genome Biology, National Cancer Center Research Institute)研究课题：“利用国家大数据和人工智能（AI）构建外科医生最佳配置模拟平台”（首席研究员：冈山大学医学、牙科和药学研究院消化器外科、肿瘤控制科学系、病理控制科学系藤原俊义） 研究课题：“乳腺肿瘤的临床病理特征、诊断以及治疗的有效性和安全性的研究”（首席研究员：国立癌症中心医院乳腺外科的周藤昭彦） 研究课题：“用于药物发现研究的患者标本移植模型的构建研究”（首席研究员：国立癌症中心研究所分子药理学系滨田哲信） 将使用上述研究中获得的样本和随附的医疗信息。 此外，在“基于基因组分析阐明肺癌发生发展的分子机制”的研究项目（首席研究员：国立癌症中心研究所基因组生物学部门河野隆）和“旨在确定青少年和青年一代癌症治疗目标的体细胞基因组分析研究”（首席研究员：国立癌症中心研究所基因组生物学部门河野隆）的研究项目中，也将使用全面同意制度实施前获得的现有患者样本。在这种情况下，该研究将在无需征得同意的情况下，根据涉及人类受试者的医学和科学研究伦理指南，经国家癌症中心研究伦理委员会批准后使用。另一方面，未经同意，基因组和表观基因组信息在任何情况下都不会被注册在数据库中或公开。 本研究项目获得的样本和信息将用于以下项目：“加速新药发现的人工智能开发”（首席研究员：国家生物医学创新研究所夏目弥生）（2019-108）和“图像诊断支持AI的持续开发和性能评估的基础环境构建的多中心合作观察研究”（首席研究员：中央医院放射科渡边雄一）（2023-229）。关于2019-108、2023-229所获取的样本及信息用于未来研究的可能性，若将从研究对象处获取的样本及信息用于在取得研究对象等的同意时未确定的未来研究，则需在获得伦理审查委员会的批准及研究机构负责人的许可后进行。
大规模的多组分干预措施的影响减少质子泵抑制剂在综合医疗系统中过度使用：差异研究
方法设计，数据源和研究人群我们在美国退伍军人事务医疗系统中进行了差异分析，这是美国最大的综合医疗保健系统，拥有1255个医疗保健设施和1074个门诊站点。它包含18个区域卫生系统，称为退伍军人综合服务网络（VISNS），每个服务网络都有自己的卧床药房系统。退伍军人事务临床医生规定的药物几乎总是由退伍军人事务药店填写。VISN 17中的医疗和药房领导者，其中包括德克萨斯州的大多数退伍军人事务设施以及新墨西哥州和俄克拉荷马州的部分地区，开发了一项基于多组分药房的倡议，旨在减少PPI的过度使用，并于2013年8月至2013年8月将其推出Visn Wide。研究期跨越2009年2月至2019年1月，以捕捉实施前后4。5年的趋势。我们将研究期分为连续的六个月间隔。在每个间隔中，我们包括所有在前两年中至少与初级保健提供者进行两次访问的患者。我们使用退伍军人事务的公司数据仓库来获取人口统计，医疗，药房，实验室和住院/门诊遭遇数据。
未经证实具有附加效益的高成本肿瘤药物正在给医疗系统带来负担
近几十年来，药物研发取得了令人瞩目的进展，带来了靶向疗法、细胞和基因疗法以及 mRNA 疫苗等突破性的生物医学创新。但这种技术进步的激增也给卫生系统带来了挑战，由于大量创新药物（尽管价格昂贵）进入市场，导致预算压力加剧。1-5 这一挑战在肿瘤学领域尤为明显。进入全球药品市场的肿瘤产品份额从 2010 年的 30% 增加到 2020 年的 50%，全球在这些药物上的支出预计将从 2020 年的 1640 亿美元增加到 2025 年的 2690 亿美元。67 在此背景下，需要对昂贵肿瘤药物的合理使用进行研究，以确保卫生系统的预算得到充分利用。
2050年的医疗系统将是什么样的？ -KPMG LLP
在2050年，医疗保健系统可能会见证数据集成和互操作性的重大进步。不同医疗保健提供者，实验室和研究人员之间的无缝交换健康信息将促进全面的患者护理。区块链技术可以保护并简化数据共享，确保隐私，安全性和准确性。互操作性将使患者能够对其健康数据有更大的控制权，从而使他们与提供者和研究人员分享，以提供更多个性化的护理和参与医疗进步。
德克萨斯州 EMS 创伤和紧急医疗系统绩效改进计划
1. 无伤害 - 患者无症状或未检测到症状，不需要治疗或干预。2. 轻度伤害 - 患者有症状，症状轻微，功能丧失或伤害轻微或中等但短暂，不需要干预或仅需要轻微干预。3. 中度伤害 - 患者有症状，需要干预（例如额外手术、治疗或延长住院时间），需要更高级别的护理，或可能经历永久或长期功能丧失。4. 严重伤害 - 患者有症状，需要挽救生命或其他重大医疗或外科手术干预，或可能缩短预期寿命并可能经历重大永久性或长期功能丧失。5. 死亡 - 该事件是导致患者死亡的一个因素。
将人工智能和大数据融入智能医疗系统：全面回顾当前实践和未来方向
摘要：COVID-19 大流行揭示了全球医疗保健系统的脆弱性和弹性，引发了创新浪潮，包括加速采用人工智能 (AI) 和大数据分析。本文全面考察了这些技术在当代智能医疗保健系统发展中的应用，重点关注它们在全球范围内改变健康管理的潜力。本研究探讨了人工智能和大数据在增强医疗服务的适应性、效率和生产力方面的作用，同时还为个人提供了可操作的见解，以改善健康结果。除了确定智能医疗系统中人工智能和大数据协同作用的关键机会（包括疾病检测和预防、个性化医疗、资源分配和医疗保健可及性）之外，本研究还深入探讨了伴随其使用的关键伦理考虑因素。这些包括可解释性、可信度、隐私、安全性和医疗保健公平性的基本原则。重点强调透明、负责和合乎道德的实施战略的重要性，以确保负责任地部署这些技术。此外，本文还讨论了医疗保健领域大数据和人工智能固有的隐私和安全挑战，详细说明了数据泄露、数据滥用和患者机密性威胁等潜在风险。此外，本研究还强调了在人工智能和大数据分析中融入差异隐私和联邦学习等隐私保护技术的重要性。本文提出了一种将人工智能和大数据分析嵌入智能医疗保健系统核心基础设施的前瞻性范例，概述了最佳实践并提供了建议，以有效且合乎道德地利用其变革潜力。提供的见解和发现旨在指导未来的研究、政策和实施工作，重点是利用人工智能和大数据的力量来增强全球健康恢复力，刺激创新，并在智能医疗设施领域推动建设性变革。
在发展中的心血管学习医疗系统中优化心血管风险评估和注册：妇女受益最大
自2015年以来，我们根据（Inter）国家心血管风险管理指南组织了一组固定的心血管风险因素的统一结构化集合。我们评估了心血管发展系统发展的现状 - 乌特雷赫特心血管同伴心血管风险管理（UCC-CVRM）及其对心血管风险管理指南的潜在影响。我们进行了一项之前的研究，比较了UCC-CVRM（2015-2018）中包括的患者的数据，并在UCC-CVRM（2013-2015）之前在我们的中心接受治疗的患者，这些患者有资格使用UCC-CVRM使用UCC-CVRM使用UTRECHT患者的患者（UPOD）。比较了UCC-CVRM启动之前和之后的心血管危险因素的比例，以及需要（变化）血压，脂质或血糖降低治疗的患者的比较。我们估计要错过整个队列中UCC-CVRM之前过度张力，血脂异常和HBA1C升高的患者的可能性。在本研究中，截至2018年10月（n = 1904）的患者与7195例年龄相似，性别，转诊和诊断部的UPOD患者匹配。危险因素测量的完整性增加，从0％-77％到UCC-CVRM启动后的82％-94％。在UCC-CVRM之前，我们发现与男性相比，女性的危险因素更多。在UCC-CVRM中解决的这种性差距。分别降低了67％，75％和90％的高血压，血脂异常和HBA1C升高的可能性。性差距与男性相比，女性更明显的发现。总而言之，对心血管风险概况的系统注册大大提高了指南的遵守评估，并降低了缺失水平升高患者并表明治疗指示的风险。